使用opencv自带的haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml分类器实现检测人眼，并精准地定位了瞳孔的位置。
代码很简洁，易于理解。
代码很简洁，易于理解。
2023/11/14 16:01:24
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为了提升自然场景图像的识别精度，结合bag-of-visualword模型，提出了一种基于核稀疏表示的图像识别方法。
该方法的图像描述部分主要利用核稀疏表示在高维度空间进行图像特征的匹配表示，识别部分采用AdaBoost分类器，对各个类别编码并在对应的核矩阵上进行划分，从而实现多类场景图像的识别能力。
实验结果表明，该方法有效的提升了图像描述的准确度与对自然场景图像识别的精度。
该方法的图像描述部分主要利用核稀疏表示在高维度空间进行图像特征的匹配表示，识别部分采用AdaBoost分类器，对各个类别编码并在对应的核矩阵上进行划分，从而实现多类场景图像的识别能力。
实验结果表明，该方法有效的提升了图像描述的准确度与对自然场景图像识别的精度。
2023/10/31 6:44:35
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支持向量机是一个性能比较好的分类器，但直接用于做分类不一定能得到好的性能，但若能结合好的特征选择算法分类性能会大大提高，本程序就是结合我们实验室提出的特征选择方法再加上SVM得到好的结果
2023/10/13 14:16:26
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haarcascades人脸特征分类器的XML文件，包括haarcascade_frontalface_default.xml,haarcascade_frontalface_alt_tree.xml,haarcascade_frontalface_alt.xml,haarcascade_frontalface_alt2.xml,haarcascade_eye.xml等等
2023/10/8 8:34:34
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程序使用OpenCV里面自带的Haar特征分类器实现人脸的检测。
程序是通过MFC建的对话框程序，首先通过CFileDialog载入图片然后再用cvHaarDetectObjects函数进行人脸的探测。
而后在图片中把人脸用矩形标记并显示出来。
程序是通过MFC建的对话框程序，首先通过CFileDialog载入图片然后再用cvHaarDetectObjects函数进行人脸的探测。
而后在图片中把人脸用矩形标记并显示出来。
2023/10/4 5:13:30
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使用Matlab实现，包括一维特征最小错误率bayes分类器；
二维特征最小错误率bayes分类器；
二维特征最小风险bayes分类器以及使用的数据集合。
二维特征最小错误率bayes分类器；
二维特征最小风险bayes分类器以及使用的数据集合。
2023/9/30 23:21:55
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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